[发明专利]基于多源不完整信息的配电网故障区段定位方法及系统

说明书

本发明公开了基于多源不完整信息的配电网故障区段定位方法及系统，其中方法包括：根据配电网线路拓扑结构构建关联矩阵；获取故障告警信息，所述故障告警信息包括FTU告警信息、台变告警信息和客户告警信息；基于BPSO算法，根据所述关联矩阵和所述故障告警信息进行各区段故障概率计算，得到所述FTU告警信息、所述台变告警信息和所述客户告警信息各自对应的研判结果；基于D‑S证据理论进行融合分析，得到最终的故障区段定位结果。本发明能够提高故障信息容错性和定位准确性。

技术领域

本发明涉及配电网故障区段定位方法，特别涉及一种基于多源不完整信息的配电网故障区段定位方法及系统。

背景技术

随着经济的发展和人民生活水平的提高，客户对供电可靠性和供电质量的需求越来越高，如何实现配电网故障后的快速复电，直接关系到电网的安全稳定运行和对客户的服务质量。准确、及时的故障定位是故障后快速复电的基础。

故障定位可以分为故障点的精确定位和故障区段的定位两大类。前者又称为故障测距，主要通过测量线路阻抗、分析故障后的暂态行波或注入特定信号等方法计算故障点的距离。故障区段定位主要是通过分析故障后呈现的报警、过流或停电投诉等信息，并结合线路拓扑结构分析发生故障的区段。故障区段定位方法主要包含三类：一是利用95598系统收到的用户报障信息进行定位；二是利用重合器和分段器的配合实现故障定位和隔离；三是利用配电自动化系统中馈线终端单元(Feeder Terminal Unit，FTU)或故障指示器(Fault Indicator,FI)等设备上传的告警或过流信息确定故障区段。其中，第三类方法以其实时性好，避免线路重合于故障等优点，受到了广泛的研究，先后提出了多种研判方法。其中包括根据网络描述矩阵和关系矩阵，通过构造一定的矩阵运算规则，实现故障区段的快速定位。矩阵算法原理简单，计算速度快，但是容错性相对较低。为了提高容错性，学者们提出了多种基于概率推理和智能优化算法的研判方法，包括基于贝叶斯网络推理出最能解释实际故障信号的配网区段故障概率。通过非精确推理提高了研判方法的容错性，但是贝叶斯网络需要先验概率，存在一定的错误率。于是，又提出了将故障定位问题转化为优化问题，并分别通过和声算法、二进制粒子群算法(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)、遗传算法和混沌膜算法对建立的优化模型进行求解，实现故障定位。

上述方法虽然在一定程度上提高了故障定位的容错性，但是考虑到配网线路运行方式多变，分支繁多，受投资限制，自动化程度不一，且故障时来自配电自动化系统的故障信息存在较严重的误报漏报情况。且通过多源信息进行故障定位，还面临信息之间的融合和校验问题。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于多源不完整信息的配电网故障区段定位方法，能够有效提高了故障定位容错性和研判精度，利于快速抢修和复电工作。

本发明还提出一种基于多源不完整信息的配电网故障区段定位系统。

根据本发明的第一方面实施例的基于多源不完整信息的配电网故障区段定位方法，包括：根据配电网线路拓扑结构构建关联矩阵，所述关联矩阵用于表示各告警信息源的故障告警信息与线路区段故障的关系；获取故障告警信息，所述故障告警信息包括FTU告警信息、台变告警信息和客户告警信息；基于BPSO算法，根据所述关联矩阵和所述故障告警信息进行区段故障概率计算，得到所述FTU告警信息、所述台变告警信息和所述客户告警信息各自对应的研判结果；将得到的三种研判结果作为三项独立的证据体，基于D-S证据理论进行融合分析，得到最终的故障区段定位结果。